1.1.1 中观层面小市值因子表现强劲

2023/12/11-2023/12/15期间A、H股市行情均有所改善：港股市场止跌反弹，恒生指数收涨2.80%，恒生科技涨2.02%；A股跌幅收窄，中证全指收跌0.98%。主流宽基指数全部收跌，中证1000跌0.86%，上证50跌1.59%。

市场中观层面小市值风格崭露头角。大类风格层面，本周小市值因子以1.58%的涨幅居于首位，紧随其后的价值因子涨1.33%。另一方面，反转、成长、盈利、波动率因子均收跌，其中波动率因子以-1.42%的收益垫底。

1.2. 主流宽基成分股的风格特征

1.2.1 沪深300仍由动量风格主导

      沪深300的动量因子在大类因子中收益居首，利润5年增速因子领涨细分因子。本周在沪深300指数的大类风格层面，动量因子以1.36%的涨幅继续处于领先水平，次之的反转因子、价值因子分别收涨0.62%、0.39%；其他因子尽数收跌，其中垫底的波动率因子跌幅为2.14%。在细分因子中，领涨的利润5年增速因子收益为2.76%，垫底的1月beta因子收益为-3.22%。

1.2.2 中证500层面彰显流动性风格

在中证500成分股内，流动性因子领涨大类因子，细分因子中月度换手率因子的表现最优。在中证500的大类因子中，收益居首的流动性因子涨幅为2.33%；居末的流动性因子则收跌2.05%。在细分因子中，领涨的月度换手率因子收益为2.59%，领跌的未预期盈余因子收益为-2.13%。

1.2.3 中证1000层面价值因子收益领先

本周在中证1000股池的大类因子间，价值因子以3.03%的涨幅居于首位，次之的反转、成长因子收益分别为1.76%、0.83%。小市值、波动率、流动性因子均录得负收益，垫底的流动性因子收益为-2.58%。在细分因子中，居首的市盈率因子收涨3.18%，垫底的月度换手率因子收益为-3.19%。

1、搭建网络销售平台

本周31个申万一级行业的行情分化明显，前期超跌的综合、轻工、地产、建材、军工等行业均以正收益位居全行业前10，其中综合行业以4.21%的涨幅处于领先水平。受寒潮影响，纺服、煤炭行业也分别以2%、1.66%的涨幅分居第3、4位。另一方面，钢铁、通信、电力设备和食品饮料行业的跌幅则都超过2%。

在涨幅前十的行业中，综合、传媒行业的价值因子分别以10.01%、6.44%的回报在全行业分居前2；商贸零售、社服、煤炭、地产行业的价值因子也以超2%的涨幅位居前10。纺服行业的波动率因子收益为2.45%，在全行业位居第4。总的来看，这些强势行业多呈现出明显的价值风格。

1、搭建网络销售平台

目前，公募行业共有57只沪深300指数增强产品，总规模为572.19亿元；中证500的指增基金有63只，产品规模共计534.27亿元；中证1000指增产品有41只，规模合计285.50亿元。

在公募基金的沪深300指增产品中：

·最近1周，超额收益最高为0.66%，最低为-0.74%，平均超额为0.12%；

·近1个月，超额收益最高为1.68%，最低为-1.68%，平均超额为0.51%；

·近1季度，超额收益最高为3.27%，最低为-2.42%，平均超额为0.19%；

·今年以来，超额收益最高为7.75%，最低为-6.91%，平均超额为1.03%。

3.2 500指增产品平均超额为0.46%

在公募基金的中证500指增产品中：

·最近1周，超额收益最高为0.97%，最低为-0.12%，平均超额为0.46%；

·近1个月，超额收益最高为1.93%，最低为-1.51%，平均超额为0.54%；

·近1季度，超额收益最高为3.17%，最低为-2.44%，平均超额为-0.04%；

·今年以来，超额收益最高为10.95%，最低为-6.50%，平均超额为1.10%。

3.31000指增产品平均超额为0.56%

在公募基金的中证1000指增产品中：

·最近1周，超额收益最高为1.11%，最低为0.01%，平均超额为0.56%；

·近1个月，超额收益最高为2.93%，最低为-0.20%，平均超额为1.01%；

·近1季度，超额收益最高为3.01%，最低为-3.30%，平均超额为0.52%；

·今年以来，超额收益最高为10.24%，最低为-6.86%，平均超额为2.41%。

1、搭建网络销售平台

本报告仅作为投资参考，相关指标的计算和模型假设均基于合理逻辑，但模型假设存在失效风险，过往业绩也并不预示未来表现，亦不构成投资收益的保证或投资建议。

5.1.1 风格因子的构建与组合收益计算

中观维度的风格变化对于投资决策至关重要，常见的风格因子包括价值、成长、小市值、波动率、流动性、盈利、动量、反转共8大类别。为客观、准确的度量个股的因子暴露并计算因子组合收益率，我们采用EP、BP、股息率等业界惯用的指标并按下述过程进行计算：

1、按照附录1中的定义计算所有的细分因子值；

2、对每个细分因子实施市值和行业的中性化操作。具体而言，即以因子值为因变量，对30个申万一级行业的哑变量和对数总市值进行OLS回归，得到残差值作为因子暴露。在股票池内对个股按其因子暴露排序标号，然后将属于同一大类的因子暴露序号直接等权加总，以作为大类因子的值。

3、对股票池内的个股按照各因子暴露排序分为10组，然后以市值加权的方式计算各组收益率。对于价值、成长、盈利、波动率和动量因子，以第10组减第1组的收益差值作为因子收益率；对于市值、流动性、反转因子，则以第1组减第10组的收益差作为因子收益率。

4、股票池分别采用A股全市场、沪深300成分股、中证500成分股和中证1000成分股。对于各股票池，还要剔除在组合构建日不可交易或黑名单内的个股。其中黑名单包括上市不满12个月的个股、风险警示股、待退市股和净资产为负的个股；不可交易股票则包括停牌个股、一字板个股。

5.2 因子指标的含义

本附录即为前文中细分因子的指标含义和构建方法。

1、搭建网络销售平台